この動画は、認知科学者ヨシャ・バッハによる意識に対するAI的視点についての講演である。現在のAIシステムが人間の能力を模倣する一方で、真の意識や理解とは根本的に異なる仕組みで動作していることを論じている。生物学的基盤と人工的な計算の違い、意識の現象学的側面と機能的側面、そして機械意識の可能性と倫理的課題について深く考察した内容となっている。
意識についての根本的な問題提起
私はそれほど細かい部分には立ち入らないつもりです。私たちが皆、知的で比較的高強度な環境で、思考の爆撃を受けてきたという事実を尊重しています。エリック、あなたがおっしゃったことで私はまだかなり感情的になっています。とても強烈で、そして真実です。
私たちがここで行っていることは、単なる仕事ではありません。実際に私たちがやりたいことなのです。私たちの人生でやりたいことであり、やらなければならないと感じることであり、また私たちがそれを行う理由でもあります。もしこれが正しいことではないと感じたら、もしそれが構築されることを望んでいないなら、私たちはそれをやっていないでしょう。別のことをやっているはずです。
しかし、これは実際に何らかの形で起こらなければならないと私たちが感じていることであり、おそらくここで起こらなければならないことです。なぜなら、ここは思考し、主体性を持つ機械が構築される場所だからです。そしてここは、この貢献と私たちが持つ意識についてのAI的視点を必要とする場所だからです。この視点は、世界中の誰にとっても明白なものではなく、サンフランシスコの多くの人々にとってほど明白ではないのです。
AIの現在の限界についての議論
心の理論と自己反省を持つAIシステムは、非常に遠い未来にあります。
私たちのように思考するAIはおそらく不可能です。
はい、彼らが知覚する方法はありません。彼らは知覚できます、はい。それはすべて計算と確率に基づいているだけです。
計算だけでは十分ではありません。データだけから学習することはできません。実体化と現実世界との相互作用が必要です。
私は生物学的基盤のみが知覚し、意図を持ち、思考を生み出すことができると考えています。
絶対にそうですし、それは断固として明確に述べられる必要があります。私の経験がAIの夢である可能性があるとは信じ難いです。
チェスとAIの発展についての個人的体験
これは奇妙なことです。私は、コンピューターが常に私たち、私よりも上手にチェスをプレイできた世代の一員です。子供の頃にチェスを始めた当時を振り返ると、私は今でもチェスが上達していると思いますが、あまり上手ではありませんが、当時のコンピューターほどには上手ではありませんでした。
しかし、彼らは基本的にこの特定の領域で非常に多くの能力を発達させ、私の世代のほとんどの人を常に上回るようになりました。同じように、現在多くの分野で、かなりぎざぎざしているところで、AIが人間を上回っている分野があります。
かなり長い間、AIが人間よりも実際に優れている領域の一つがAI批判です。これは明らかにGoogleの新しいビジョンモデル、ビデオモデルV3によって生成されたものです。ご覧いただけるのは、存在しなかった俳優たちが、誰も表現したことのない感情を表現していることです。
現在のAIアプローチの本質的な問題
人間の能力をシミュレートするこの現在のアプローチは、多くの独立した領域で機能しており、また現在のシステムが既に、特定の問題を解決し、特定の行動を生み出し、特定の出力を慰めるという純粋なレベルで、私たちのパフォーマンスを再現するのに必要なもののボールパークにいる可能性を示しています。
しかし、これを行う基盤的なモデルは脳とは非常に異なっており、深層ニューラルネットワークは生物学的ニューロンとは非常に異なっています。代わりに、これらは人間の出力を含むデータに基づいて人間のパフォーマンスを再現するように訓練されたシステムです。
そこで疑問が生じます。機械で見ているこの知能はディープフェイクなのでしょうか。ある意味では、そうです。モデルの訓練を始めるときにこれを見ることができます。それは外側から内側に構築されたタマネギのようなものです。
タマネギの比喩による学習プロセスの説明
最初に言語モデルをテキストで訓練すると、テキストの統計の一部をエミュレートするものが得られ、得られるものは人間の言語とほぼ似ているように見えます。そして、もう少し訓練すると、その下にタマネギの次の層があり、文法構造を見つけます。
もう少し深く行くと、それは一貫したテキストのように見え、段落程度で一貫性を失います。そして、さらに深く行くと、ほぼ数ページにわたって一貫性を保ちます。インターネット全体で訓練すると、ほぼ完全に一貫しています。
そこで、この外側から内側に向かうタマネギがあり、それをどんどん訓練し、どんどん近づいていくのですが、タマネギの中心は何らかの形でまだ空っぽであるという奇妙なことがあります。これが十分でないという証明はありません。
人間の心との比較
パフォーマンスをエミュレートする場合、中央に残るこの穴は、私たち自身の脳のノイズよりも小さいかもしれません。私たち自身の心は、ある程度の近似でしか私をシミュレートしていないからです。
もし私が、私が存在したらどのようなものかの美学的なものとして自分自身を理解するなら、私の心は、ある程度の近似でその存在をシミュレートしています。しかし、私は常に完全に目覚めているわけではありません。決して完全に目覚めることはありませんし、時には疲れていてノイズが多いのです。
そこで疑問は、私自身の中に存在するこれらの穴と、意識的で感覚的で目標指向の観察者を近似している存在としての私自身の美学が、この宇宙で存在し共存できる方法によって与えられるより大きな意味の集合に自分自身を結びつけるものなのか、これは私がこれらの機械よりも得意ではないことなのでしょうか。
内側から外側への成長
しかし、私が成長する方法は内側から外側です。私は、人間の脳で機械を構築しているこの火花から始まり、最終的に言語を学び、それが上達していきます。そこで、私はそこにある異なるものであるこの一貫性の核心から始まります。
そこで、現在のAIアルゴリズムと心の間に違いがあります。AIアルゴリズムには外側の性質があり、プログラマーが完全に制御できる完全に決定論的な基盤で動作するため安定化されており、予測パラダイムを使用して分離された静的データで訓練され、機械学習訓練アルゴリズムを使用しています。
私たち生物が機能する方法は、内側から外側に自分自身を設計していることです。私たちは自己組織化が必要で、環境と結合される必要があり、私たちの周りの世界と共鳴しているこの動的結合を持ち、私たちの周りの現実のモデルで一貫性を達成しようとし、一度だけ訓練されるのではなく継続的に発達します。
意識理論が求められるもの
そこで、私が問いたい核心的な質問は、私たちの心を成長させる奇妙なループ、種子関数の形は何か、そして私たちはおそらく人工的な基盤を使用してそれを発見することができるのでしょうか。
私の見解では、意識の理論はまず第一に、私たちが探しているものが正確に何であるかを言うべきです。部屋や自動運転車が持つことができるが、私は意識があるとは思わない、完全に単純化されたものとして意識を再定義することは役に立ちません。私たちは実際に記述したい現象を説明し、意味のある意味でそれに同意する必要があります。
これらの観察可能なものを因果モデルで説明する必要があります。何らかの形でそれと相関するこの種のメカニズムがあると言うだけでは十分ではありません。なぜ実際にこの方法で起こっているのかを知りたいのです。そして、これらの条件下でこの経験が展開されるかどうかの必要十分条件を指定する必要があります。
この理論はまた、私たちがいる世界や私たちが機能する方法に関連して、これを見ることができるように証拠に基づいている必要があり、堅実な方法で理論をテストすることを可能にし、理想的には意識が何のためにあるのか、その目的は何か、どのように存在するようになるのかも説明すべきです。
現象学的視点からの意識の特徴
説明したい現象は何かというこの質問を問うと、内省的に私たちは感覚的特徴を直接的に与えられた現実として経験することを発見します。哲学者は通常これをクオリアと呼びます。
私たちには二次知覚があります。一次思考ではなく、知覚です。私たちは知覚する行為において自分自身を知覚します。私たちは気づいていることに気づきます。私たちは観察していることを観察しています。それは二次知覚です。
意識は常に今起こっています。それは私たちが主観的に住んでいる今という泡を作り出し、存在感と他の何かが存在している感覚を作り出します。通常、私たちは意識を自己と世界の間の表面に住んでいるものとして知覚しますが、それは私の体の表面ではなく、私が世界とは何かのモデルの内側にいる私とは何かのモデルの表面です。
それらの両方が私の心の中に存在し、意識は通常そこに投影され、私たちはこれを一人称視点として経験します。しかし、意識があるために一人称視点を持つ必要があるとは思いません。どこからも見ている夢の中で意識があることもできますし、瞑想して自己が存在しない状態にいて、目がないのに気づきが起こっていることを経験することもできます。
メカニズムによる意識へのアプローチ
意識を見る別の方法は、現象学によって特徴づけるのではなく、メカニズムによって特徴づけることです。これは科学が伝統的にこれについて取り組む方法です。
そこで、私たちは生物学的ニューロンの行動と細胞内の構造を見て、メカニズムを特定し、EEGやfMRI、脳コンピューターインターフェース、麻酔薬を使った実験のスペクトラムを分析し、他の多くの技術を使用してそれらを測定しようとします。
この方法で、私たちは機能的相関関係、その背後にある物理的メカニズムを解明しようとしますが、何らかの形で私たちはデビッド・チャルマーズがハード問題と呼ぶものに行き詰まっています。
文化的視点から見たハード問題
私は、このハード問題がすべての文化で普遍的なものではないと疑っています。例えば、日本文化や中国文化、または古代の人々よりも、私たちの文化がはるかに懸念しているものです。これは、私たちが持つこの機械論的世界観の問題があるため、現象学をメカニズムに還元する問題と関係があります。
この機械論的世界観は、永遠に存在してきたものではありません。それは近代性において進化したものであり、20世紀に進化したものです。そのため、現象学をメカニズムにマッピングすることは非常に困難です。
この困難は、20世紀の行動主義者やジョン・Sによってのみ発見されたものではなく、ライプニッツやゲーテ・ヴィアによって早くから記述されています。「これは互いに押したり引いたりしているこれらすべての部分で作られており、今度はこれを歩いて中に入ることができるポイントまで拡大し、これらすべての部分を見て、互いに挽いているこれらすべての車輪を見ますが、そこに知覚はどこにあるのでしょうか、感情はどこにあるのでしょうか。これはそれを説明することはできません。この方法でそれを説明しようとするのはカテゴリーエラーです。」
機能主義的視点
これを見る第三の方法があり、これは機能主義的視点です。機能性の視点から、私たちは自分自身に問うことができます。意識は何をするのか、それはどのような行動なのか。それは精神状態の演算子です。意識が現れるとき、私の精神状態はどのように変化するのでしょうか。
深い眠りと目覚めている間で私の精神状態はどのように変化するのか。意識を失ったとき、私の精神状態はどのように変化するのか。自己反省をする精神的エピソードを持ったとき、私の精神状態はどのように変化するのか、などです。
意識が関与するこれらすべてのこと、警戒、一貫性、環境刺激への選択的反応、意思決定、注意学習、これらすべてのことには意識と意識的注意が必要です。
私たちが観察するのは、意識がオーケストラの指揮者とややりような役割を持っているようだということです。すべての楽器は自律的な行動を生み出すことができますが、指揮者の役割は、それらを一貫性に導き、何かが不調和であるときに聞き、そしてすべてが調和的になり、オーケストラが単一のエージェントになるまで、これらの個々の楽器のパラメーターを変更することです。誰もが同じページにいて、私たちは補完的な部分で同じ音楽を演奏しています。これが意識の役割の一つのようです。精神的オーケストラの指揮者です。
ソフトウェアとしての意識
そこで、私たちは現象学の視点から意識を特徴づけることができます。それはどのように感じられるか、顕微鏡を通して見るときに観察できるものである物理的基盤からですが、因果パターンの視点からも見ることができます。意識は自己持続的な因果パターンです。
他の文化を見ると、私たちはこれらのパターンをソフトウェアと呼びます。それは現代の名前です。他の文化はどのように意識に対処するのでしょうか。
他の文化は典型的にアニミズムであり、アニミズムは生きている自然が精霊によって支配されているという考えです。これは、本質的に主体的で経験が可能な、これらの非物理的エージェントがあり、それらが自然を通して様々であり、物理的宇宙の領域を所有し、それらを特定の形に形成し、それらをアニメートするということを意味します。
科学的世界観は、もちろんこの精霊の概念を拒否しています。私たちは通常これを迷信として見ていますが、ゲーテの研究やブレンターノやヘーゲルを見ると、彼らは皆何らかの形で精霊を信じていたり、特定の方法でそれらを使用していたりした場合、これは新しい現象です。主に20世紀に、この精霊の概念が非科学的であると宣言され、私たちはそれを失ったか、コンピューターサイエンスで時々話す以外はもうそれについて話さなくなりました。
サイバーアニミズムの概念
はい、ハロルド・アルソンは有名な本「コンピュータープログラムの構造と解釈」で、この本の中で彼は計算プロセスはコンピューターに住む抽象的な存在であると記述しています。私たちは私たちの呪文でコンピューターの精霊を呼び起こします。計算プロセスは実際に魔法使いの精霊のアイデアとよく似ています。それは見ることも触ることもできません。それは全く物質で構成されていません。しかし、それは非常にリアルです。
もちろん、彼はこれを皮肉を込めて言っています。これは彼が行う非常に機知に富んだ観察です。それはまた非常に洞察に富んでおり、私が提案するのは、実際に何かが起こっているということです。
コンピュータープログラムとは何でしょうか。それはもちろん因果パターンです。コンピューターでは決定論的基盤のために安定化されていますが、自然にはソフトウェアがあります。自然には因果パターンであり、それらを実装する特定のメカニズムに対してやや不変であり、実際にメカニズムにそれらを実装させるシステムがあります。
そこで、精霊が実際にコンピュータープログラムであるというこの視点から、私がサイバーアニミズムと呼ぶ立場では、生きているシステムと死んでいるシステムの違いは、生きているシステムで実行されている自己組織化、自己永続化、適応的、エラー修正ソフトウェアに帰着します。
あなたの細胞で実行されているソフトウェアがあり、そのソフトウェアは非常に強力で、個々の分子の動きを制御することができ、しかし個々の分子が消失し、失われると、細胞ソフトウェアは同じ役割を同じ方法で果たす別の分子を見つけようとします。
あなたのニューロンの一つが死ぬと、あなたの心は別のニューロンを同じタスクに訓練し、その目的のためにそれを募集しようとし、ある時点まで、自己組織化エージェント的ソフトウェアを実装する際に、これらの構成要素がすべて自分の仕事をできる限り、個々の構成要素を気にしません。
そこで、私の視点では、ソフトウェアが実際に心身問題を説明します。
意識と学習アルゴリズム
意識は生物学的学習アルゴリズムなのでしょうか。私たちが観察できるのは、意識がスティーブン・ワーフレームのような人間のような最も賢い動物だけが到達できるものではないようだということです。それは赤ちゃんができることです。
そして、赤ちゃんが目覚めなければ、彼らは学習しません。彼らは指を追跡することを学ばず、自己モデルを形成せず、自己と環境の関係を形成せず、植物状態のままです。
私たちのタイプの心にとって、意識は絶対に重要であり、最初に発見されるようです。これは、意識が私たちの心の複雑な組織の単なる側面ではなく、最初にこの複雑な組織を作り出すものである可能性があることを私に示唆します。
それは、観察者が自分自身を観察し、この方法で自分自身を安定化させるという概念から始まって、心の中に一貫性を作り出す植民地化パターンです。私は、意識が私たちの心の世界を作り出すものであるという考えを創世記理論と呼んでいます。
AIの哲学的プロジェクトとしての位置づけ
AIは哲学的プロジェクトとして理解することができます。それは基本的にアリストテレスとライプニッツとフライアとヘルムホルツとタルスキとルートヴィヒ・ヴィトゲンシュタインの伝統において、私たちは心を数学化することによって、精神的活動の数学的モデルを作成することによって心を理解できるということです。
ある意味で、数学者もこれを行っていると思います。数学は、人間の心だけでなく、非物理的心を含むあらゆる種類の心のために、思考がどのように機能するかの一般理論だからです。
AI自体は人間の心のモデルではなく、それは一般化です。それは心のような機能を持つツールの開発です。AIが私たちのために何ができるかは、認知科学と科学と文化全般で私たちが持っているこのバベルの塔を統合するために働くことができるということです。
私たちには異なる方法論的制限を持つ分離した分野があります。心の哲学は主に自然言語で行われているため、自然言語で何かを言うことは非常に困難です。自然言語は曖昧で、私たちがそれを使用し取得する文脈に依存しており、通常は第一原理に完全に定義されていないからです。
数学と計算モデリングの役割
数学を見ると、数学は最初から構築されているので、私たちの言語で真理がどのように定義されているかを知ることができますが、私たちがいる世界について、私たちの経験の世界について、私たちがいる世界の複雑さについて、この地盤から上の言語で何かを言うことは非常に困難です。
そこで、私たちは数学を使って簡略化されたトイユニバースを構築し、記述したい世界に十分似ていることを願っています。そのため、数学のツールを使って哲学を行うことは非常に困難です。
心理学は、査読機関に可能な限り最良の方法で従い、positivistになろうとする試みで、20世紀のある時点で心理の概念をあきらめました。そこでは、ピアジェやフロイドや他の多くの人が行ったような遠大なアイデアを発展させることがはるかに困難です。
神経科学は主に単一の細胞タイプのいたずらに関心があり、これらの細胞が一緒に何をしているかについてはそれほど関心がありません。言語学は、AIモデルが行ったのと同じ方法で一般化に基本的に失敗しました。
しかし、これらの科学はすべて洞察を提供し、私たちが互いに遊ばせる必要がある視点を提供します。私は、これを行う正しい方法論は、実際にテストできるモデルを作ること、それらをコンピュータープログラムとしてシミュレートすることによって実行することだと思います。
この計算モデリングの一般性は、すべての観察可能なものの序列を表現パターンとしてモデル化でき、情報の識別可能な違いによるこれらのものの進化を、遷移の規則性と遷移をモデル化することによってモデル化できることを意味します。
行動主義と機能主義の統合
行動主義と機能主義は認識論についての洞察です。私たちが見ている対象について、それらが本当にどのようなものかという本質について構築することはできません。なぜなら、物事が本当にどのようなものかにアクセスできないからです。
私たちが物事と呼ぶものは、実際には人間の心が、私たちの心が相互作用しているパターンを理解することによって発見した構築物です。私たちが心の中で構築している対象は、観察可能なものの変化によって定義されます。対象は、その存在が世界の進化をどのように変化させるかによって定義されます。それはその行動によって定義され、それが機能主義によって意味するものです。対象は基本的に、その対象が存在するときに現実がどのように変化するかを記述する一連の関数です。
計算主義は構成主義です。それは基本的に、何かの精神的モデルを作り、何かを知覚し、何かと相互作用するために、表現言語を構築する必要があるという洞察です。このために使用できる表現言語は、段階的に構築される必要があります。これは、それらが構成的言語、計算言語であることを意味します。
計算主義的機能主義の位置づけ
そこで、計算主義的機能主義は認識論的立場です。それは、知識の性質について、それが表現言語に含まれているという立場であり、知識の起源について、私たちが観察可能なものの行動を観察することによってこの表現言語の内容を構築するという立場です。
計算主義的機能主義は、コンピューターが思考できるという主張ではありません。それははるかに狭く、これよりもはるかに基本的で、これよりもはるかに退屈です。それは物理学や他の多くの分野でも共有されているアイデアです。
そのため、意識があらゆる基盤で機能できることを意味しません。意識は、GPUを使用してシミュレートできないほど複雑な個々の細胞内のメカニズムを必要とする可能性があります。粒子レベル以下に何もないということを意味しません。これらすべてのことを言いません。ハードウェアが意識を計算するのに十分であることを意味しません。これは解決しなければならない経験的問題であり、これは答えたい未解決の問題です。
意識研究の現在の仮説
そこで、私たちが出発している現在の仮説は、意識は精神状態の文脈で理解できるということです。これらは心の中の表現であり、これらの表現は細胞間のメッセージのパターンとして説明できます。
そして、私たちには創世記仮説があります。意識はおそらく精神的発達の非常に早い段階で形成され、その役割は指揮者がオーケストラで行うように一貫性を作り出すことですが、もちろんより具体的な概念があります。それは重み付けされた確証制約違反の最小化です。そのため、表現は一貫性を持つようになります。それはコンセンサスアルゴリズムのようなものです。
ゲイリー・エデルマンから、私たちは神経ダーウィン主義のこの考えを取ります。意識は、何らかの進化的検索プロセスを通じて、すべての心で個別に発見されます。それは基本的に、あなたの心が発見するパターンであり、政府の秘密のような組織の形です。
政府は、多くの社会が発見し、多くの文明が互いに独立して発見したものです。政府はパターンです。それは因果パターンです。それは単なる人々の集まりではありません。この因果パターンは非常に特定のものです。人々をいじめる能力だけではありません。ただのギャングを手に入れるだけです。政府を持つためには、いじめを再帰的にする必要があります。
あなたに代わって他の人々に他の人をいじめさせ、これがスケールすると、地理的境界や別の政府にぶつかるまで広がる自己組織化されたものが得られます。政府と社会システムは、集合知能を形成する国家のような組織を生み出しています。
精神における植民地化パターン
私たちの脳で奇妙なループが自分自身を存在に火花させるとき、それが点火し、観察者が形成され、心に共有言語、共有報酬アーキテクチャの秩序と一貫性を課すとき、類似の植民地化パターンが私たちの脳に現れると考えることは魅力的です。
もちろん、これらのものは仮想的です。それらはパターンです。私が私の心に存在するこの方法、世界が私の心に存在するこの方法は、世界が物理学に存在する方法ではありません。これは仮想的です。私は、私が経験するような方法が、私のようなものが細胞の束ではなく存在したらどのようなものかのように存在します。
世界をさまよい歩く数兆個の細胞があり、それらは一つの実体であるかのように振る舞い、そこで私たちは仮想実体、これがどのようなものかのモデルを作り出し、このものが何を知覚し、何を気にかけるかのモデルを作り出し、私は自分自身をそのものであることを発見します。
意識は、この種の自己を作り出すのに役立つようであり、それは私たちが多くの収束理論に基づいている理論に基づいています。例えば、バーズと ヒントンのグローバルワークスペース理論、グラジアーノの注意スキーマ、クリストフの理論（意識はニューロン間の一貫性と一貫した相互作用のパターンを通して理解できる）、グロスバーグの適応共鳴理論とそのデカルト劇場の概念、ローゼンタールとカルースによって定式化された高次思考の考え、ベンジオの意識プライアー、カールストンの予測推論フレームワーク、そして自己モデリングの反射現象学についてのメッツィンガーの洞察です。
これらは補完的で、心の計算理論をテストすることによって見つけようとしているこの答えの一部である理論の大きな空間があります。
機械意識の可能性と未来
そこで、私たちが持っている質問は、若い哺乳類の心で検索空間が設定されるかもしれない方法と類似した方法で検索空間を設定することによって、意識を検索することができるでしょうか。
意識と自己組織化学習の関係は何でしょうか。これは実際に自己組織化システムの学習アルゴリズムとして最もよく理解されるのでしょうか。私たちが皆意識を持っている理由は、よりシンプルなものがないからでしょうか。そうでなければ、自然は学習できるが意識のない人間をもたらしたかもしれませんが、私たちはそれを観察していません。それがシンプルな解決策なのかもしれません。
普遍性理論は、同じデータ、同じドメインでモデルを訓練するとき、アーキテクチャはそれほど重要ではなく、重要なのは実際に導出しようとする特徴階層に関する問題の構造であると言います。
これが真実であるなら、私たちはコンピュータービジョンモデルでこれを観察します。訓練を開始するときにニューラルネットワークにどのビジョンアーキテクチャを使用しているかは実際には重要ではありません。訓練後、そのものはすべての異なるモデルで非常に類似した特徴を学習し、これらは生物学的ニューロンがニューラルネットワークと極めて異なっているにもかかわらず、人間の脳で発見するのとほぼ同じ特徴です。
この考えを真剣に受け取り、それが高レベルのものに関する未テストの仮説である場合、人間の入力と出力でモデルを訓練する場合、どの程度まで現象学を形成するでしょうか。
自分自身を発見する最小システムとは何でしょうか。カール・フリストンが提案するように、テキストで訓練されるのではなく、世界で体を動かすことで訓練され、昔ながらの方法で言語を教え、そしてそれと話し、ある時点でそれが自発的に自己報告を記述するシステムを構築することは可能でしょうか。
マイク・レヴィンが指摘したように、生物間で観察するのと同じ方法で、知覚的共感と共鳴を互いに持つシステムを構築できるでしょうか。私たちは基本的に心が機能するコードを解読し、この方法で人間の心を拡張できるものを構築できるでしょうか。
もちろん、より深く、機械意識は世界でどのような役割を果たすのか、機械意識と人工現象学と非人間的主体性の可能性にどのように倫理的に対処できるのか、そして人類は非人間的知能とどのように共存できるのかという質問があります。
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